KR20220105770A - Inspection System of Glass Hole - Google Patents

Inspection System of Glass Hole Download PDF

Info

Publication number
KR20220105770A
KR20220105770A KR1020210008531A KR20210008531A KR20220105770A KR 20220105770 A KR20220105770 A KR 20220105770A KR 1020210008531 A KR1020210008531 A KR 1020210008531A KR 20210008531 A KR20210008531 A KR 20210008531A KR 20220105770 A KR20220105770 A KR 20220105770A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
hole
glass substrate
diameter
inspection
inspection system
Prior art date
Application number
KR1020210008531A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102557965B1 (en
Inventor
정광호
김형수
홍윤표
신두영
철 김
김효준
Original Assignee
주식회사 야스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 야스 filed Critical 주식회사 야스
Priority to KR1020210008531A priority Critical patent/KR102557965B1/en
Publication of KR20220105770A publication Critical patent/KR20220105770A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102557965B1 publication Critical patent/KR102557965B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G01N2021/8809—Adjustment for highlighting flaws
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • G01N2021/889—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques providing a bare video image, i.e. without visual measurement aids

Abstract

The purpose of the present invention is to apply more efficient machine learning to an inspection system for identifying a good product and a defective product of a glass substrate having a hole. Moreover, a lamp is installed in a lower portion of the system to simultaneously inspect a diameter of an upper surface and the waist diameter to reduce inspection time. According to the purpose, the present invention grafts an artificial intelligent module deep-learning on standards of the good product into an inspection module inspecting the standard of the glass substrate to determine that the product except the good product is defective.

Description

홀(Hole)을 구비한 유리기판 검사시스템{Inspection System of Glass Hole}Glass substrate inspection system having a hole {Inspection System of Glass Hole}

본 발명은 유리기판내 홀(원형,사각형 등) 검사시스템에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는, 유리기판내 홀에 형성된 비아채널의 정상 여부를 검사하는 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a hole (round, square, etc.) inspection system in a glass substrate, and more particularly, to an apparatus and method for inspecting whether a via channel formed in a hole in a glass substrate is normal.

유리 기반 기판을 포함하는 물품 및 반도체 패키지가 개시되며, 더불어 이를 성형하는 방법이 개시된다. 유리(기판내)는 다수의 비아채널("관통 홀"과 동의어)이 형성되며, 그 위치와 형상이 규격에 맞는지 검사되어야 한다. 공개특허 10-2020-0010478호에서 보인 바와 같이 유리 기판 홀에 형성되는 비아채널은 양단부에 비해 중심부 구경이 좁아진 형태를 갖는다. 그에 따라 홀 상단 직경, 홀 하단 직경, 웨이스트 직경에 대해 표준치가 주어진다. 제조된 유리기판 내 홀에 대해 몇몇 검사가 이루어진다. An article comprising a glass-based substrate and a semiconductor package are disclosed, along with a method of forming the same. Glass (in the substrate) is formed with a number of via channels (synonymous with "through hole"), and its position and shape should be checked to see if it meets the standard. As shown in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2020-0010478, the via channel formed in the hole of the glass substrate has a narrower central bore compared to both ends. Accordingly, standard values are given for the hole top diameter, hole bottom diameter and waist diameter. Several inspections are made on the holes in the manufactured glass substrate.

즉, 유리기판의 두께 측정, 관통 홀의 상단 직경, 하단 직경, 웨이스트 직경, 관통홀의 위치 및 관통 홀 형상에 대한 검사가 이루어져 양/불량 판정을 받는다. 여기서 관통 홀에 대한 규격 검사에 대해 인공지능 학습이 시도되고 있다. 그 예로서, 관통 홀의 불량 형태를 수집하여 데이터베이스화하고 이를 딥 러닝 방식으로 훈련시켜 유리 기판 홀의 불량을 색출하는 방안이 있다. 그러나 이러한 방식은 다양한 불량 형상에 대해 학습이 이루어져야 하기 때문에 학습량이 많아지고, 학습된 것 이외의 다른 형태의 불량에 대해 판정하지 못할 수 있어 바람직하지 않다. 또한, 검사 항목에 따라서 카메라 위치 변경이 필요하므로 유리That is, the thickness measurement of the glass substrate, the upper diameter, the lower diameter, the waist diameter of the through hole, the position of the through hole and the through hole shape are inspected to receive a judgment of good or bad. Here, artificial intelligence learning is being attempted for standard inspection of through-holes. As an example, there is a method of collecting defective shapes of through-holes, forming a database, and training them in a deep learning method to detect defects in glass substrate holes. However, this method is undesirable because the amount of learning is increased because learning must be made on various defect shapes, and it may not be possible to determine defects of other types than the learned ones. In addition, it is advantageous because the camera position needs to be changed depending on the inspection item.

기판에 대한 검사 시간 증가가 불가피한 상황이다. An increase in inspection time for a substrate is inevitable.

따라서 본 발명은 유리 기판내 홀의 양품과 불량품을 가려내는 검사 시스템에 대해 좀 더 효율적인 기계학습을 적용 및 홀 검사 항목에 따른 다 항목 동시 검사를 통해 검사시간을 단축 할 수 있는 방법을 적용하고자 한다. Therefore, the present invention is to apply a more efficient machine learning to the inspection system for discriminating good and defective products in the hole in the glass substrate and to apply a method that can shorten the inspection time through the simultaneous inspection of multiple items according to the hole inspection items.

상기 목적에 따라 본 발명은 홀을 구비한 유리 기판에 대해 검사하는 검사 모듈에 양품 규격을 딥 러닝 하는 인공지능 모듈을 접목시켜 양품 이외의 것을 불량으로 판정하는 홀을 구비한 유리기판 검사시스템 및 유리 기판 하부에 조명(직진성 강한 조명) 설치를 통해 관통홀의 상부 사이즈와 웨이스트 직경을 동시 검사하여 검사 시간을 단축하고자 한다. In accordance with the above object, the present invention is a glass substrate inspection system and glass having a hole for judging anything other than a good product as defective by grafting an artificial intelligence module for deep learning of non-defective standards to an inspection module that inspects a glass substrate having a hole. We want to shorten the inspection time by simultaneously inspecting the upper size of the through hole and the diameter of the waist by installing a light (strong straight light) on the lower part of the board.

즉, 본 발명은,That is, the present invention is

홀(Hole)을 구비한 유리기판의 검사시스템에 있어서,In the inspection system of a glass substrate having a hole,

유리기판 상부 또는 하부에 배치된 비젼 카메라; a vision camera disposed above or below the glass substrate;

유리기판 하부 및 상부에 배치된 광원; a light source disposed below and above the glass substrate;

유리기판을 뒤집을 수 있는 플립 수단; 및Flip means capable of turning over the glass substrate; and

상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지로부터 유리기판의 양품 또는 불량품 여부를 판정하는 검사모듈;을 포함하고,Inspection module for determining whether the glass substrate is good or defective from the image taken from the vision camera;

상기 검사모듈은,The inspection module is

홀(Hole)을 구비한 유리기판의 관통홀의 상단 또는 하단 직경 중 어느 하나와 웨이스트 직경을 동시에 측정하여 검사소요 시간을 단축하는 검사시스템을 제공한다.To provide an inspection system that reduces the inspection time by simultaneously measuring either the upper or lower diameter of the through hole of a glass substrate having a hole and the diameter of the waist.

상기에 있어서, 상기 검사 모듈은, 상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지를 원본으로 하여 이로부터 관통홀의 모식적 이미지를 추출하는 이미지 추출 모듈;을 더 포함하며, 딥 러닝 모듈에서 모식적 이미지에 대해 딥 러닝을 실시하여 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.In the above, the inspection module, image extraction module for extracting a schematic image of the through hole from the image taken from the vision camera as an original; further comprising, deep learning on the schematic image in the deep learning module to provide an inspection system characterized in that it can be inspected by excluding external interference factors and minimizing the false positive rate.

상기에 있어서, 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 하부에 직진성 빔을 방출하는 조명이 설치되어 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사하거나,In the above, a light emitting a straight beam is installed in the lower part of the glass substrate having a hole to inspect the diameter of the upper surface and the diameter of the waist at the same time,

유리기판의 상부에 직진성 빔을 방출하는 조명이 설치되어 하면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사함으로써 검사시간을 단축 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다. Provided is an inspection system characterized in that the light emitting a straight beam is installed on the upper part of the glass substrate, and the inspection time can be shortened by simultaneously inspecting the diameter of the lower surface and the diameter of the waist.

상기에 있어서, 상기 딥 러닝 모듈은 검사 대상이 되는 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 이미지에 대해, 관통홀의 상단 직경, 웨이스트 직경, 하단 직경, 관통홀 간격, 및 관통홀 형상 중 하나 이상의 변수에 대해 양품 이미지를 학습하는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.In the above, the deep learning module, for the image of the glass substrate having a hole (Hole) to be inspected, one or more variables of the upper diameter of the through hole, the waist diameter, the lower diameter, the through hole spacing, and the through hole shape It provides an inspection system, characterized in that for learning a non-defective image.

상기에 있어서, 관통홀의 간격을 측정하며, 십자형태로 배열된 홀들의 중심을 검출하고, 이들을 선형으로 연결하여 교차하는 중심점을 검출한 후 이를 기준으로 관통홀의 간격을 검출하여 검출 정합성을 높인 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다.In the above, the distance between the through-holes is measured, the centers of the holes arranged in a cross shape are detected, the center points intersecting them are detected by linearly connecting them, and the detection consistency is improved by detecting the intervals of the through-holes based on this. An inspection system is provided.

상기 비젼 카메라의 위치는 관통홀의 웨이스트 직경 측정 시, 관통홀의 상단 직경 또는 하단 직경 측정 시의 위치에 비해 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 상태로 이동되는 것을 특징으로 하는 검사시스템을 제공한다. The position of the vision camera provides an inspection system, characterized in that when measuring the waist diameter of the through hole, it is moved closer to the glass substrate than the position when measuring the upper diameter or the lower diameter of the through hole.

본 발명에 따르면 홀을 구비한 유리기판의 양품에 대해 기계학습을 적용하기 때문에 인공지능에 의한 양/불량 판정이 훨씬 더 효율화하며, 관통홀의 상부 사이즈 및 웨이스트 직경을 동시 검사하면 검사 시간 단축을 통해 생산성을 극대화할 수 있다. According to the present invention, since machine learning is applied to the good quality of the glass substrate with holes, the quality/failure determination by artificial intelligence becomes much more efficient, and when the upper size and the waist diameter of the through hole are simultaneously inspected, the inspection time is shortened. productivity can be maximized.

도 1은 홀(Hole)을 구비한 유리기판을 보여주는 도면이다.
도 2는 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 검사항목을 설명하는 단면도이다.
도 3은 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 광원의 직진성이 확보되지 않는 경우, 카메라 위치를 조절하여 홀의 직경을 측정하는 것을 설명하는 도면이다.
도 5는 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 검사시스템(단동 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 홀 측정 시 얼라인 마크를 이용하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 1 is a view showing a glass substrate having a hole (Hole).
2 is a cross-sectional view illustrating an inspection item for a glass substrate having a hole.
3 is a view for explaining a system for quality inspection for a glass substrate having a hole (Hole).
4 is a view for explaining measuring the diameter of a hole by adjusting a camera position when the straightness of the light source is not secured.
5 is a view for explaining a system for quality inspection for a glass substrate having a hole (Hole).
6 is a view for explaining the flow of the inspection system (single-acting type).
7 is a view for explaining the use of an alignment mark when measuring a hole.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 구성을 보여주는 도면이다.1 is a view showing the configuration of a glass substrate having a hole (Hole).

Hole 유리기판은 일정 두께를 갖는 얇은 유리기판(10)에 다수의 관통홀(20)이 형성되어 있다. 관통홀(20)은 상단 직경(21), 웨이스트 직경(25), 하단 직경(30)이 서로 다를 수 있으며, 홀 단면도 원, 사각형 또는 타원형을 이룰 수 있다. 에칭을 통하여 형성된 관통홀은 유리기판에 대해 형성되어야 하는 위치가 정해져 있고, 직경 역시 규격을 만족하여야 한다. 그에 따라 홀(Hole)을 구비한 유리기판 제작 후 규격에 맞게 되었는지 검사과정을 거친다. Hole The glass substrate is a thin glass substrate 10 having a certain thickness, a plurality of through-holes 20 are formed. The through hole 20 may have an upper diameter 21 , a waist diameter 25 , and a lower diameter 30 different from each other, and may form a cross section of the hole in a circle, a square or an oval. The through-hole formed through the etching has a position to be formed with respect to the glass substrate, and the diameter must also satisfy the standard. Accordingly, after manufacturing a glass substrate with a hole, it undergoes an inspection process to see if it meets the standard.

도 2는 유리기판에 형성된 관통홀에 검사항목을 설명하는 단면도이다.2 is a cross-sectional view illustrating an inspection item in a through hole formed in a glass substrate.

첫째, 관통홀 상단 직경(21)을 측정한다. First, the diameter 21 of the upper end of the through hole is measured.

둘째, 관통홀 웨이스트(중간 깊이 부분) 직경(25)을 측정한다. 그림에 보인 바와 같이 중간 깊이에서 관통홀은 좁아지는 경향이 있다. 이 부분이 막힌 경우 관통홀이 형성되지 않은 불량이 된다. 그에 따라 상단부에서의 직경과 다른 웨이스트 직경을 측정한다.Second, measure the through-hole waist (medium depth) diameter (25). As shown in the figure, at medium depths, the through-holes tend to narrow. If this part is clogged, a through hole is not formed, resulting in a defect. Measure the waist diameter different from the diameter at the top accordingly.

셋째, 관통홀 하단 직경(30)을 측정한다. Third, the diameter 30 of the lower end of the through hole is measured.

넷째, 관통홀 간의 간격(관통 홀 피치)(40)을 측정한다. 또는 관통홀마다 있어야 할 위치에 대해 특정 기준점으로부터 좌표를 지정하고 관통홀의 위치가 지정된 좌표에 부합하는지를 관측한다. 상기에서 관통홀 간격은 관통홀의 중심을 기준으로 산정한다. Fourth, the distance between the through-holes (through-hole pitch) 40 is measured. Alternatively, the coordinates are specified from a specific reference point for the position to be in each through-hole, and whether the position of the through-hole matches the specified coordinates is observed. In the above, the through-hole spacing is calculated based on the center of the through-hole.

도 3은 구비한 유리기판에 대한 품질검사를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 관통홀의 직경 측정, 형상 검사는 도 3에 보인 바와 같이, 유리기판의 상부에 비젼 카메라를(100) 및 조명(광원)을 설치하고 맞은 편 하부, 즉, 유리기판 이면에서 이격되고, 비젼 카메라와 연직선으로 연결되는 곳에 직진성이 강한 광원(200)을 설치하여, 광원으로부터 빔이 유리기판의 관통홀을 통과하면서 일으키는 회절현상, 굴절된 빔과의 간섭 현상 등의 광학현상에 의해 나타나는 광학적 이미지를 분석하여 관통홀의 상단 직경과 형상측정, 웨이스트 직경 측정이 동시에 이루이진다. 3 is a view for explaining a system for quality inspection for the provided glass substrate. Diameter measurement and shape inspection of through-holes, as shown in FIG. 3, install a vision camera 100 and a lighting (light source) on the upper part of the glass substrate, and the opposite lower part, that is, spaced apart from the back of the glass substrate, and the vision camera and By installing a light source 200 with strong straightness in a place connected by a vertical line, the optical image displayed by optical phenomena such as diffraction and interference with the refracted beam caused by the beam from the light source passing through the through hole of the glass substrate is analyzed. Thus, the diameter and shape of the top of the through hole and the diameter of the waist are measured at the same time.

상기에서, 유리기판을 중심으로 카메라와 광원의 위치는 서로 뒤바뀔 수 있다. 즉, 모든 구성을 그대로 배치한 후 '상하'의 기하학적 구성만 뒤바꾼 변형 실시예도 본 발명에 포함된다. 또한, 비젼 카메라 쪽에 설치된 조명을 생략하고 직진선 강한 광원만 설치하는 것도 본 발명에 속한다. In the above, the positions of the camera and the light source may be reversed with respect to the glass substrate. That is, a modified embodiment in which only the geometrical configuration of 'top and bottom' is reversed after arranging all configurations as they are is also included in the present invention. In addition, it also belongs to the present invention to omit the lighting installed on the side of the vision camera and to install only a strong light source in a straight line.

이와 같은 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 대한 품질 검사는 거의 일정한 형태의 이미지를 나타내는 관통홀에 대해 반복적으로 실시되기 때문에 인공지능, 즉, 기계학습을 통해 자동화할 수 있다. The quality inspection of a glass substrate having such a hole can be automated through artificial intelligence, that is, machine learning, because it is repeatedly performed on a through hole representing an image of an almost constant shape.

도 4는 검사시스템에서 광원의 직진성이 확보 되지 않을 경우 관통홀의 상단 직경과, 웨이스트 직경을 측정하는 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 광원의 직진성이 확보되지 않을 경우에는 관통홀의 상단 직경과, 웨이스트 직경을 측정하기 위해서는 카메라의 높이를 다르게 하여 검사를 실시 하여야 한다. 즉, 관통홀의 상단 직경 측정 위치로부터 카메라를 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 후 웨이스트 직경을 측정한다. 4 is a view for explaining a flow of measuring the diameter of the upper end of the through hole and the diameter of the waist when the straightness of the light source is not secured in the inspection system. If the straightness of the light source is not ensured, the inspection should be performed with different camera heights in order to measure the diameter of the upper end of the through hole and the diameter of the waist. That is, after moving the camera closer to the glass substrate from the upper diameter measurement position of the through hole, the waist diameter is measured.

도 5는 검사시스템(인라인 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 유리기판은 로딩 유닛(110)을 통하여 검사부 1(120)에 투입되며 관통홀에 대한 상면 직경 및 웨이스트 직경을 검사한 후 반전 유닛(130)으로 투입되어 유리기판을 플립 시킨다. 이때 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사 함으로써 검사시간을 단축 할 수 있다. 검사부 2(140)에서 검사부 1에서와 같은 검사를 실시하며 검사항목은 하면 직경이 된다. 검사완료 후 언로딩 유닛(150) 이동하여 다음 공정으로 이동한다.5 is a diagram for explaining a flow of an inspection system (inline type). The glass substrate is put into the inspection unit 1 120 through the loading unit 110, and after inspecting the top diameter and the waist diameter for the through hole, it is put into the inversion unit 130 to flip the glass substrate. At this time, the inspection time can be shortened by simultaneously inspecting the diameter of the upper surface and the diameter of the waist. The inspection unit 2 (140) performs the same inspection as in the inspection unit 1, and the inspection item is the diameter of the lower surface. After the inspection is completed, the unloading unit 150 moves to the next process.

도 6은 검사시스템(단동 타입) 플로우에 대해 설명하기 위한 도면이다. 유리기판은 로딩/언로딩 유닛(160)을 통하여 검사부(120)으로 이동하며, 상면 직경 및 웨이스트 직경을 검사한 후 반전 유닛(130)으로 투입되어 유리기판을 플립 시킨다. 플립 된 유리기판은 다시 검사부(120)로 이동하게 되며 이때 검사항목은 하면 직경이 된다. 검사완료 후 로딩/언로딩 유닛(160)으로 이동하여 배출된다. 단동 타입의 검사시스템에서도 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사 함으로써 검사시간을 단축 할 수 있다.6 is a view for explaining the flow of the inspection system (single-acting type). The glass substrate moves to the inspection unit 120 through the loading/unloading unit 160 , and after inspecting the top diameter and the waist diameter, it is put into the inversion unit 130 to flip the glass substrate. The flipped glass substrate is moved to the inspection unit 120 again, and at this time, the inspection item becomes the diameter of the lower surface. After the inspection is completed, it moves to the loading/unloading unit 160 and is discharged. Inspection time can be shortened by simultaneously inspecting the diameter of the upper surface and the diameter of the waist even in a single-acting type inspection system.

도 7은 관통홀의 간격을 측정함에 있어서 기준이되는 얼라인마크에 대해 설명하기 위한 도면이다. 십자형태로 배열된 홀의 중심을 검출하고 이를 선형으로 연결하여 중심점을 검출하여 검사기준으로 선정함으로써 검사 정합성을 높일 수 있다. 관통홀의 간격을 측정하기 위해, 카메라에 대해 유리기판을 스캔하거나 카메라를 유리기판에 대해 스캔할 수 있다.7 is a view for explaining an alignment mark serving as a reference in measuring the distance between the through-holes. Inspection consistency can be improved by detecting the center of the holes arranged in a cross shape and connecting them linearly to detect the center point and select it as an inspection standard. To measure the spacing of the through-holes, the glass substrate can be scanned against the camera or the camera can be scanned against the glass substrate.

상기와 같은 검사시스템을 통해, 관통홀에 대한 양품 판단을 위한 허용 공차를 설정하고 그에 따라 양품으로 판단된 샘플들의 추출 이미지(모식적 이미지)를 다수 수집하여 데이터베이스화하고, 이들을 딥 러닝 시켜 양품과 불량품을 판정할 수 있는 딥 러닝 모듈을 만든다. Through the inspection system as described above, the tolerance for determining the good quality of the through hole is set, and the extracted images (typical images) of the samples judged to be good according to it are collected and made into a database, and these are deep learning Create a deep learning module that can determine defective products.

그에 따라 광원과 비젼 카메라, 및 유리기판 플립 장치를 포함한 검사장치에서 홀(Hole)을 구비한 유리기판에 이미지를 촬영하고, 검사시스템의 검사모듈에는 촬영된 원본 이미지에 대해 저장된 데이터베이스의 이미지들과 추출된 대상 이미지를 대비하는 딥 러닝 모듈, 그리고 그에 따라 대상 이미지 양/불량 여부를 판단하는 판단 모듈을 구비한다. 관통홀 이미지에는 상단 또는 하단의 관통홀 직경, 관통홀 이미지 내부에 포함된 웨이스트 직경이 포함되어 딥 러닝 모듈에서 이들 변수에 대해 학습하고 판단한다. 양품의 이미지로 구성된 데이터베이스는 불량품으로 구성된 데이터베이스에 비해 데이터량이 작아 비교적 딥 러닝에 걸리는 시간이 짧고 정확한 판단을 할 수 있다. 또한, 양품 이미지에 대한 딥 러닝을 실시함에 따라 이를 통하여 사람에 의한 판단에서 발생할 수 있는 각종 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있다. 즉, 양품 이미지에 대해 정하여진 변수를 분석하는 딥 러닝 과정을 통해 여타의 불필요한 요인을 배제하여 정확한 검사가 이루어질 수 있다. Accordingly, an image is photographed on a glass substrate having a hole in an inspection apparatus including a light source, a vision camera, and a glass substrate flip device, and the image of the database stored for the photographed original image is captured in the inspection module of the inspection system. It includes a deep learning module that compares the extracted target image, and a determination module that determines whether the target image is good or bad. The through-hole image includes the diameter of the top or bottom of the through-hole, and the diameter of the waist included in the through-hole image, so that the deep learning module learns and judges these variables. A database composed of images of good products has a smaller amount of data compared to a database composed of defective products, so the time required for deep learning is relatively short and accurate judgment can be made. In addition, as deep learning is performed on non-defective images, various external interference factors that can occur in human judgment can be excluded and the false positive rate can be minimized for inspection. That is, through the deep learning process of analyzing the variables determined for the non-defective image, an accurate inspection can be made by excluding other unnecessary factors.

한편, 상기 실시 예에서 제시한 구체적인 수치들은 예시적인 것으로 필요에 따라 변형 가능함은 물론이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.On the other hand, the specific numerical values presented in the above embodiments are exemplary and can be modified as needed, and those skilled in the art to which the present invention pertains can implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential characteristics. It can be understood that Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.

유리기판(10)
관통홀(20)
상단 직경(21), 웨이스트 직경(25), 하단 직경(30)
관통홀 간의 간격(40)
비젼 카메라(100)
광원(200)
로딩 유닛(110), 검사부 1(120), 반전 유닛(130), 검사부 2(140), 언로딩 유닛(150), 로딩/언로딩 유닛(160)Glass substrate (10)
through hole (20)
Top Diameter (21), Waist Diameter (25), Bottom Diameter (30)
Gap between through holes (40)
Vision Camera (100)
light source (200)
Loading unit 110 , inspection unit 1 120 , inversion unit 130 , inspection unit 2 140 , unloading unit 150 , loading/unloading unit 160 )

Claims (6)

홀(Hole)을 구비한 유리기판의 검사시스템에 있어서,
유리기판 상부 또는 하부에 배치된 비젼 카메라;
유리기판 하부 및 상부에 배치된 광원;
유리기판을 뒤집을 수 있는 플립 수단; 및
상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지로부터 유리기판의 양품 또는 불량품 여부를 판정하는 검사모듈;을 포함하고,
상기 검사모듈은,
홀(Hole)을 구비한 유리기판의 관통홀의 상단 또는 하단 직경 중 어느 하나와 웨이스트 직경을 동시에 측정하여 검사소요 시간을 단축하는 검사시스템.In the inspection system of a glass substrate having a hole,
a vision camera disposed above or below the glass substrate;
a light source disposed below and above the glass substrate;
Flip means capable of turning over the glass substrate; and
Inspection module for determining whether the glass substrate is good or defective from the image taken from the vision camera;
The inspection module is
An inspection system that shortens the inspection time by simultaneously measuring either the upper or lower diameter and the waist diameter of a through hole of a glass substrate having a hole. 제1항에 있어서, 상기 검사 모듈은, 상기 비젼 카메라로부터 촬영된 이미지를 원본으로 하여 이로부터 관통홀의 모식적 이미지를 추출하는 이미지 추출 모듈;을 더 포함하며, 딥 러닝 모듈에서 모식적 이미지에 대해 딥 러닝을 실시하여 외부 간섭요인을 배제하고 오검율을 최소화 하여 검사 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템.The method according to claim 1, wherein the inspection module further comprises: an image extraction module for extracting a schematic image of a through-hole from the image taken from the vision camera as an original; An inspection system, characterized in that it can be inspected by excluding external interference factors and minimizing the false positive rate by performing deep learning. 제1항에 있어서, 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 하부에 직진성 빔을 방출하는 광원이 설치되고 비젼 카메라가 유리기판 상부에 설치되어, 관통홀의 상면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사하거나,
유리기판의 상부에 직진성 빔을 방출하는 광원이 설치되고 비젼 카메라가 유리기판 하부에 설치되어 관통홀의 하면 직경 및 웨이스트 직경을 동시에 검사함으로써 검사시간을 단축 할 수 있는 것을 특징으로 하는 검사시스템.The method according to claim 1, wherein a light source emitting a straight beam is installed in a lower portion of the glass substrate having a hole and a vision camera is installed in the upper portion of the glass substrate to simultaneously inspect the diameter of the upper surface and the waist of the through hole,
Inspection system, characterized in that the light source emitting a straight beam is installed on the upper part of the glass substrate and the vision camera is installed on the lower part of the glass substrate, so that the inspection time can be shortened by simultaneously inspecting the diameter of the bottom surface and the diameter of the through hole. 제3항에 있어서, 상기 딥 러닝 모듈은 검사 대상이 되는 홀(Hole)을 구비한 유리기판의 이미지에 대해, 관통홀의 상단 직경, 웨이스트 직경, 하단 직경, 관통홀 간격, 및 관통홀 형상 중 하나 이상의 변수에 대해 양품 이미지를 학습하는 것을 특징으로 하는 검사시스템.According to claim 3, wherein the deep learning module for the image of a glass substrate having a hole (Hole) to be inspected, one of the top diameter, waist diameter, bottom diameter of the through hole, through hole spacing, and through hole shape Inspection system, characterized in that it learns a good product image for the above variables. 제1항에 있어서, 관통홀의 간격을 측정하며, 십자형태로 배열된 홀들의 중심을 검출하고, 이들을 선형으로 연결하여 교차하는 중심점을 검출한 후 이를 기준으로 관통홀의 간격을 검출하여 검출 정합성을 높인 것을 특징으로 하는 검사시스템.The method of claim 1, wherein the distance between the through-holes is measured, the centers of the holes arranged in a cross shape are detected, and the center points intersecting are detected by connecting them linearly. Inspection system, characterized in that. 제1항에 있어서, 상기 비젼 카메라의 위치는 관통홀의 웨이스트 직경 측정 시, 관통홀의 상단 직경 또는 하단 직경 측정 시의 위치에 비해 유리기판 쪽으로 더 가까이 접근시킨 상태로 이동되는 것을 특징으로 하는 검사시스템.












The inspection system according to claim 1, wherein the position of the vision camera is moved closer to the glass substrate when measuring the waist diameter of the through hole compared to the position when measuring the upper diameter or the lower diameter of the through hole.
KR1020210008531A 2021-01-21 2021-01-21 Inspection System of Glass Hole KR102557965B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210008531A KR102557965B1 (en) 2021-01-21 2021-01-21 Inspection System of Glass Hole

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210008531A KR102557965B1 (en) 2021-01-21 2021-01-21 Inspection System of Glass Hole

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220105770A true KR20220105770A (en) 2022-07-28
KR102557965B1 KR102557965B1 (en) 2023-07-20

Family

ID=82607590

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210008531A KR102557965B1 (en) 2021-01-21 2021-01-21 Inspection System of Glass Hole

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102557965B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024054516A1 (en) * 2022-09-09 2024-03-14 Applied Materials, Inc. Clog detection via image analytics

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102656784B1 (en) 2024-01-03 2024-04-15 주식회사 중우나라 Light reflection support and through hole inspection system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3950985B2 (en) * 2003-05-07 2007-08-01 レーザーテック株式会社 Substrate holder, substrate reversing apparatus using the substrate holder, substrate processing apparatus, and substrate holding mechanism
US20180003477A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Corning Incorporated Method and system for measuring geometric parameters of through holes
JP2019530629A (en) * 2016-09-08 2019-10-24 コーニング インコーポレイテッド Articles having holes with morphological attributes and methods for making the same
KR20200010478A (en) * 2017-05-25 2020-01-30 코닝 인코포레이티드 Articles with vias with geometric properties and methods of making the same
JP2020043136A (en) * 2018-09-06 2020-03-19 東京エレクトロン株式会社 Board state determination apparatus, board processing apparatus, model creation apparatus, and board state determination method
CN111006608A (en) * 2019-12-17 2020-04-14 湖南科创信息技术股份有限公司 Transparent plate through hole visual detection system and method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3950985B2 (en) * 2003-05-07 2007-08-01 レーザーテック株式会社 Substrate holder, substrate reversing apparatus using the substrate holder, substrate processing apparatus, and substrate holding mechanism
US20180003477A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Corning Incorporated Method and system for measuring geometric parameters of through holes
JP2019530629A (en) * 2016-09-08 2019-10-24 コーニング インコーポレイテッド Articles having holes with morphological attributes and methods for making the same
KR20200010478A (en) * 2017-05-25 2020-01-30 코닝 인코포레이티드 Articles with vias with geometric properties and methods of making the same
JP2020043136A (en) * 2018-09-06 2020-03-19 東京エレクトロン株式会社 Board state determination apparatus, board processing apparatus, model creation apparatus, and board state determination method
CN111006608A (en) * 2019-12-17 2020-04-14 湖南科创信息技术股份有限公司 Transparent plate through hole visual detection system and method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024054516A1 (en) * 2022-09-09 2024-03-14 Applied Materials, Inc. Clog detection via image analytics

Also Published As

Publication number Publication date
KR102557965B1 (en) 2023-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100756254B1 (en) Dark view inspection system for transparent media
TWI603074B (en) Optical film defect detection method and system thereof
US6888959B2 (en) Method of inspecting a semiconductor device and an apparatus thereof
KR100233218B1 (en) Opthalmic lens inspection method and apparatus
EP0686842B1 (en) Ophtalmic lens inspection with a double focus illumination
US6779159B2 (en) Defect inspection method and defect inspection apparatus
KR102557965B1 (en) Inspection System of Glass Hole
US6556291B2 (en) Defect inspection method and defect inspection apparatus
KR20070078372A (en) System and method for inspecting patterned devices having microscopic conductors
EP2212909B1 (en) Patterned wafer defect inspection system and method
CN103646899B (en) Wafer defect detection method
JP4109799B2 (en) Manufacturing method of semiconductor device
JP4523310B2 (en) Foreign matter identification method and foreign matter identification device
Park et al. A solder joint inspection system for automated printed circuit board manufacturing
CN111751386B (en) Machine vision optical detection system and method
KR102188568B1 (en) Display panel inspection method based on artificial intelligence
US20220042876A1 (en) System and method for detecting optical power of dry ophthalmic lenses
US20220148145A1 (en) Surface inspection system and method for differentiating particulate contamination from defects on a surface of a specimen
JPH04343046A (en) Appearance inspection device
KR20230080799A (en) Appearance Inspection and Extraction Equipment of Microelectronic Component based of Artificial intelligence and method thereof
Garbacz et al. Inspection of tableware glass products with use of structural backlight
KR100914971B1 (en) Method for inspecting fail on edge of semiconductor wafer
KR100564871B1 (en) Inspecting method and apparatus for repeated micro-miniature patterns
KR20010099211A (en) Structure of lead frame pattern inspection product
KR20010106630A (en) Method for inspecting pattern of semiconductor device

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant